推导过程:将 (1) 式中线性部分移项到左边:dxt−f(t)xtdt=g2(t)2σtϵθ(xt,t)dt两边乘以积分因子v(t):v(t)dxt−v(t)f(t)xtdt=v(t)g2(t)2σtϵθ(xt,t)dt选择特殊的积分因子使得左边可积:d(v(t)⋅xt)=v(t)g2(t)2σtϵθ(xt,t)dt两边从s到t积分得:v(t)xt−v(...
1.引入 扩散模型是一种近几年很火的生成模型,大概思路就是正向加噪与反向去噪生成图片。想必接触扩散模型,大家一定被里面的数学推导吓到了,本文尽量避开数学推导的具体过程,我们先从结论入手,大概的去了解DPM-Solver这篇论文。本人也是初学者,如果有问题,欢迎一起探讨。文章提到的推导部分,如果后续有时间会补充上 阅...
\begin{align*} u_t\frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d} t} -u_tf(t)x &=u_t\frac{g^2(t)}{2\sigma_t}\varepsilon_{\theta}(x, t) \\ \frac{\mathrm{d}(xu_t)}{\mathrm{d} t} &=u_t\frac{g^2(t)}{2\sigma_t}\varepsilon_{\theta}(x, t) \\ x_tu_t-x_su_s&=\int...
首先,Diffusion采样器可以简单分成两类:SDE求解器和ODE求解器。具体可以看下面这篇文章,该文章构建了一个一般化的生成扩散模型理论框架。 于是我们可以得到 Diffusion ODEs 求解的微分形式,有如下微分方程: \frac{dx_t}{dt}=f(t)x_t+\frac{g^2(t)}{2\sigma_t}\epsilon_\theta(x_t,t)(1) 因此,求解变...
DPM-Solver是一种针对扩散模型特殊设计的高效求解器,用于求解扩散方程。它基于分裂算子方法(Split-Operator Method),将扩散方程分解成正向和反向两个子问题,通过交替求解这两个子问题来逐步求解扩散方程。DPM…
DPM solver 从结果上看可以根据图中的红线来理解,给定起点 s 和终点 t,他直接求解出了 x_t 的精确值,理论上不受步长影响,可以一步到位得到结果(实际上因为非线性项需要泰勒展开近似,所以仍然受步长约束精度,这体现在了图中 t 出画的一个精度范围,后面会详细讲到)。这简直太强大了。 故事的起点是 DPM ...
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神经辐射场进行4D场景重建;将循环一致性引入扩散模型编辑图像;DPM-Solver-v3加速采样;加速DM约1.5倍的训练速度mp.weixin.qq.com/s/TUXBN7d2TnCRuzYxJuxTyg Sync-NeRF: Generalizing Dynamic NeRFs to Unsynchronized Videos 最近使用神经辐射场(NeRF)进行4D场景重建的进展展现了从多视角视频中重建动态场景的能力,然...
2 条评论 默认 最新 黑风咧 佬,Space failed to start. Exit code: 1 2023-04-08·辽宁 回复喜欢 路橙LuChengTHU 作者 这个偶尔会崩,我看到都会修() 2023-04-16·湖南 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 ...
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